¿Cuáles son los 3 procesos principales de gestión de datos?

Los datos son esenciales para el funcionamiento y funcionamiento de una empresa. Las empresas deben tener sentido de los datos y encontrar relevancia en el ruido que crean los diversos sistemas y tecnologías que apoyan las economías globales altamente conectadas de hoy en día. En este sentido, los datos ocupan un lugar central. Por sí solo, los datos son inútiles: las empresas necesitan una estrategia eficaz, gobernanza y modelo de gestión de datos para aprovechar todas las formas de datos para un uso práctico y eficiente en las cadenas de suministro, las redes de empleados, los ecosistemas de clientes y socios... y mucho más.

Definición y proceso de gestión de datos

La gestión de datos es la práctica de recopilar, organizar y acceder a datos para apoyar la productividad, la eficiencia y la adopción de decisiones. Dado el papel fundamental que los datos desempeñan hoy en día en las empresas, un estrategia de gestión de datos y un sistema moderno de gestión de datos son esenciales para todas las empresas, independientemente del tamaño o la industria.

El proceso de gestión de datos incluye una amplia gama de tareas y procedimientos, tales como:

Recogida, procesamiento, validación y almacenamiento de datos
Integración de diferentes tipos de datos de fuentes dispares, incluidos los datos estructurados y no estructurados
Garantizar una alta disponibilidad de datos y la recuperación en casos de desastre
Cómo se utilizan y acceden a los datos las personas y las aplicaciones
Protección y protección de los datos y garantía de la privacidad de los mismos

Los elementos clave de la gestión de datos

¿Por qué es importante la gestión de datos?

Cada aplicación, solución analítica y algoritmo utilizado en un negocio (las reglas y procesos asociados que permiten a los ordenadores resolver problemas y completar tareas) depende del acceso sin problemas a los datos. En esencia, un sistema de gestión de datos ayuda a garantizar que los datos sean seguros, disponibles y precisos. Pero los beneficios de la gestión de datos no terminan ahí.

de datos digitales creados en 2020

de datos mundiales no estarán estructurados para 2025

Demasiada información puede ser abrumadora – e inútil – si no se gestiona adecuadamente. Pero con las herramientas adecuadas, Big Data se pueden aprovechar para empoderar a las empresas con conocimientos más profundos que nunca y predicciones más precisas. Puede dar a las empresas una mejor comprensión de lo que los clientes quieren y ayudar a las empresas a ofrecer experiencias excepcionales de clientes basadas en los datos de aprendizaje que proporcionan. También puede ayudar a impulsar nuevos modelos de negocio basados en datos, como las ofertas de servicios basadas en Internet de las cosas en tiempo real (IoT) y los datos de sensores, que no serían evidentes ni obvios sin la capacidad de analizar e interpretar los big data.

No es ningún secreto que las organizaciones basadas en datos tienen una gran ventaja competitiva. Con herramientas avanzadas, las empresas son capaces de gestionar más datos de más fuentes que nunca. También pueden aprovechar muchos tipos diferentes de datos, estructurados y no estructurados, en tiempo real – incluyendo datos de dispositivos IoT, archivos de vídeo y audio, datos de Internet clickstream y comentarios de redes sociales – abriendo más oportunidades para monetizar datos y usarlos como un activo.

A menudo se dice que los datos son el elemento vital de la transformación digital, y es cierto. Inteligencia artificial (AI), aprendizaje automático , Industria 4.0 , análisis avanzados, Internet de las cosas y automatización inteligente requieren un montón de datos oportunos, precisos y seguros para hacer lo que hacen.

El aprendizaje automático, por ejemplo, necesita conjuntos de datos muy amplios y diversos para “aprender”, identificar patrones complejos, resolver problemas y mantener sus modelos y algoritmos actualizados y en funcionamiento con eficacia. Las analíticas avanzadas (que a menudo aprovechan el aprendizaje automático) también dependen de grandes cantidades de datos de alta calidad con el fin de producir información relevante y práctica que se puede actuar con confianza. Y el IoT e IoT industrial funcionan en un flujo constante de datos de máquinas y sensores, fluyendo a un millón de millas por minuto.

El denominador común en cualquier proyecto de transformación digital son los datos. Antes de que las empresas puedan transformar los procesos, aprovechar las nuevas tecnologías y convertirse en empresas inteligentes , necesitan una base de datos sólida. En resumen, necesitan un moderno sistema de gestión de datos .

La supervivencia continua de cualquier negocio dependerá de una arquitectura ágil, centrada en los datos que responda a la constante tasa de cambio.

La buena gestión de datos también es esencial para garantizar el cumplimiento de las leyes nacionales e internacionales de privacidad de datos, como el Reglamento General de Protección de Datos (RGPD) y la Ley de Privacidad del Consumidor de California en los Estados Unidos, así como los requisitos de privacidad y seguridad específicos de la industria. Y para que esas protecciones sean probadas o auditadas, es esencial contar con políticas y procedimientos sólidos de gestión de datos.

Sistemas y componentes de gestión de datos

Los sistemas de gestión de datos se basan en plataformas de gestión de datos e incluyen una gama de componentes y procesos que trabajan juntos para ayudarle a extraer valor de sus datos. Estos pueden incluir sistemas de gestión de bases de datos, almacenes de datos y lagos, herramientas de integración de datos, análisis y más.

Hay muchos tipos diferentes de sistemas de gestión de bases de datos. Los más comunes incluyen sistemas de gestión de bases de datos relacionales (RDBMS), sistemas de gestión de bases de datos orientados a objetos (OODMBS), bases de datos en memoria y bases de datos columnares.

Diferentes sistemas de gestión de datos

Sistema de gestión de bases de datos relacionales (RDBMS): Un RDBMS es un sistema de gestión de bases de datos que contiene definiciones de datos para que los programas y sistemas de recuperación puedan hacer referencia a elementos de datos por nombre, en lugar de describir la estructura y ubicación de los datos cada vez. Sobre la base del modelo relacional, los sistemas RDBMS también mantienen relaciones entre elementos de datos que mejoran el acceso y evitan la duplicación. La definición y las características básicas de un artículo, por ejemplo, se almacenan una vez y se vinculan a las líneas de detalle del pedido del cliente y las tablas de precios.
Sistema de gestión de bases de datos orientadas a objetos (OODBMS): Un OODBMS es un enfoque diferente para la definición y almacenamiento de datos, desarrollado y utilizado por los desarrolladores de sistemas de programación orientados a objetos (OOPS). Los datos se almacenan como objetos, entidades autónomas y autodescritas, en lugar de en tablas como en un RDBMS.
Base de datos en memoria: Un Base de datos en memoria (IMDB) almacena datos en la memoria principal de un ordenador (RAM), en lugar de en una unidad de disco. La recuperación de memoria es mucho más rápida que la recuperación de un sistema basado en disco, por lo que las bases de datos en memoria son comúnmente utilizadas por aplicaciones que requieren tiempos de respuesta rápidos. Por ejemplo, lo que una vez tomó días para compilar en un informe ahora se puede acceder y analizar en minutos, si no en segundos.
Base de datos columnar: Una base de datos columnar almacena grupos de datos relacionados (una “columna” de información) juntos para un acceso rápido. Se utiliza en aplicaciones empresariales modernas en memoria y para muchas aplicaciones de almacenamiento de datos independientes donde la velocidad de recuperación (de una gama limitada de datos) es importante.
Almacén de datos: A almacén de datos es un depósito central de datos acumulados de muchas fuentes diferentes a los efectos de la presentación de informes y el análisis.
Lago de datos: A lago de datos es un vasto conjunto de datos almacenados en su formato crudo o natural. Los lagos de datos se utilizan típicamente para almacenar Big Data, incluyendo datos estructurados, no estructurados y semiestructurados.

La gestión maestra de datos es la disciplina de crear una referencia maestra de confianza (una única versión de la verdad) para todos los datos empresariales importantes, tales como datos del producto, datos del cliente, datos de activos, datos financieros, y más. MDM ayuda a asegurar que las empresas no utilicen múltiples versiones de datos potencialmente inconsistentes en diferentes partes del negocio, incluyendo procesos, operaciones, análisis e informes. Los tres pilares clave para un MDM eficaz son: la consolidación de datos, la gobernanza de los datos y la gestión de la calidad de los datos.

Una disciplina habilitada para la tecnología en la que las empresas y la organización de TI trabajan juntas para garantizar la uniformidad, precisión, administración, coherencia semántica y responsabilidad de los activos de datos maestros oficiales compartidos de la empresa.

Se han desarrollado nuevos tipos de bases de datos e instrumentos para Big Data – volúmenes masivos de datos estructurados, no estructurados y semiestructurados que inundan las empresas hoy en día. Además de las técnicas de procesamiento altamente eficientes y las instalaciones basadas en la nube para manejar el volumen y la velocidad, se han creado nuevos enfoques para interpretar y gestionar la variedad de datos. Para que las herramientas de gestión de datos puedan comprender y trabajar con diferentes tipos de datos no estructurados, por ejemplo, se utilizan nuevos procesos de preprocesamiento para identificar y clasificar elementos de datos a fin de facilitar el almacenamiento y la recuperación.

La integración de datos es la práctica de ingerir, transformar, combinar y suministrar datos, donde y cuando sea necesario. Esta integración se lleva a cabo en la empresa y más allá – entre socios, así como fuentes de datos de terceros y casos de uso – para satisfacer los requisitos de consumo de datos de todas las aplicaciones y procesos empresariales. Las técnicas incluyen movimiento de datos a granel/por lotes, extracción, transformación, carga (ETL), captura de datos de cambio, replicación de datos, virtualización de datos, integración de datos en streaming, orquestación de datos, y más.

Gobernanza de los datos es una recopilación de normas y responsabilidades para garantizar la disponibilidad, calidad, cumplimiento y seguridad de los datos en toda la organización. La gobernanza de los datos establece la infraestructura y nombra a las personas (o posiciones) dentro de una organización que tienen tanto la autoridad como la responsabilidad del manejo y salvaguardia de tipos y tipos específicos de datos. La gobernanza de los datos es una parte clave del cumplimiento. Los sistemas se encargarán de la mecánica del almacenamiento, el manejo y la seguridad – es el lado de la gente, el lado de la gobernanza, que asegura que los datos son precisos para empezar y se manejan y protegen adecuadamente antes de ser introducidos en el sistema, mientras se utilizan, y cuando se recuperan del sistema para su uso o almacenamiento en otro lugar. La gobernanza especifica cómo las personas responsables utilizan los procesos y las tecnologías para gestionar y proteger los datos.

Por supuesto, seguridad de los datos es una preocupación importante en el mundo actual de los hackers, virus, ciberataques y brechas de datos. Si bien la seguridad está integrada en los sistemas y las aplicaciones, la gobernanza de los datos está ahí para garantizar que esos sistemas se establezcan y administren adecuadamente para proteger los datos, y que se apliquen los procedimientos y las responsabilidades para proteger los datos fuera de los sistemas y de la base de datos.

La mayoría, si no todos, los sistemas de gestión de datos incluyen herramientas básicas de recuperación de datos y presentación de informes, y muchos incorporan o se combinan con potentes aplicaciones de recuperación, análisis y presentación de informes. Presentación de informes y análisis aplicaciones también están disponibles de desarrolladores de terceros y casi con toda seguridad se incluirán en el paquete de aplicaciones como una característica estándar o como un módulo adicional opcional para una funcionalidad más avanzada.

El poder de los sistemas actuales de gestión de datos reside, en gran medida, en las herramientas de recuperación ad-hoc que permiten a los usuarios con una cantidad mínima de formación crear sus propias recuperaciones de datos en pantalla e informes de impresión con sorprendente flexibilidad en el formato, cálculos, tipos y resúmenes. Además, los profesionales pueden utilizar estas mismas herramientas o conjuntos de herramientas analíticas más sofisticados para hacer aún más en la forma de cálculos, comparaciones, matemáticas más altas y formateo. Las nuevas aplicaciones analíticas son capaces de conectar a través de bases de datos tradicionales, almacenes de datos y lagos de datos para permitir la incorporación de Big Data con datos de aplicaciones empresariales para una mejor previsión, análisis y planificación.

¿Qué es una estrategia de datos empresariales y por qué debería tener una?

Muchas empresas han sido pasivas en su enfoque de la estrategia de datos: aceptar lo que su proveedor de aplicaciones comerciales ha incorporado en sus sistemas. Pero ahora, eso no es suficiente. Con la explosión de datos de hoy, y su importancia para el funcionamiento de cada empresa, es cada vez más necesario adoptar un enfoque más proactivo e integral de la gestión de datos. Lo que eso significa, desde un punto de vista práctico, es la preparación, estableciendo una estrategia de datos que:

Identifica los tipos específicos de datos que su empresa necesitará y utilizará,
Asigna la responsabilidad de cada tipo de datos, y
Establece procedimientos para regular la adquisición, recolección y manejo de esos datos.

Uno de los beneficios clave de una estrategia e infraestructura de gestión de datos corporativa es que reúne a la organización, coordinando todas las actividades y decisiones en apoyo del propósito de la empresa, que es ofrecer productos y servicios de calidad de manera eficaz y eficiente a los clientes. Tener una estrategia de datos que abarque todo y una integración de datos sin fisuras elimina los silos de información. Esto permite a cada departamento, gerente y empleado ver y comprender su contribución individual al éxito de la empresa, y mantener sus decisiones y acciones alineadas con esos objetivos.

Evolución de la gestión de datos

La gestión eficaz de los datos ha sido fundamental para el éxito del negocio durante más de 50 años, desde ayudar a las empresas a mejorar la exactitud de los informes de información, las tendencias puntuales y tomar mejores decisiones para impulsar la transformación digital e impulsar nuevas tecnologías y modelos de negocio en la actualidad. Los datos se han convertido en un nuevo tipo de capital, y las organizaciones con visión de futuro siempre están buscando nuevas y mejores formas de utilizar los datos en su beneficio. Estas son las últimas tendencias en la gestión de datos modernos que son importantes para mantener un ojo en y explorar su relevancia para su negocio e industria:

Tejido de datos: La mayoría de las organizaciones tienen hoy en día una variedad de tipos de datos implementados en la premisa y en la nube, y utilizan múltiples sistemas de gestión de bases de datos, tecnologías de procesamiento y herramientas. A tejido de datos , que es una combinación personalizada de arquitectura y tecnología, utiliza la integración dinámica de datos y la orquestación para permitir el acceso sin fricciones a los datos y el intercambio de datos a través de un entorno distribuido.
Gestión de datos en la nube: Muchas empresas están trasladando parte o la totalidad de su plataforma de gestión de datos a la nube. La gestión de datos en la nube aprovecha todas las ventajas que ofrece la nube: escalabilidad, seguridad de datos avanzada, mejor acceso a los datos, copias de seguridad automatizadas y recuperación en caso de desastre, ahorro de costos y más. Bases de datos en la nube y soluciones de base de datos como servicio (DBaaS) , almacenes de datos en la nube , y los lagos de datos de nubes están creciendo en popularidad.
Gestión aumentada de los datos: Una de las nuevas tendencias se llama “gestión de datos aumentada”. Gartner Al tener un potencial disruptivo significativo para 2022, la gestión de datos aumentada utiliza IA y aprendizaje automático para hacer que los procesos de gestión de datos se autoconfiguren y se afinan. La gestión de datos aumentada está automatizando todo, desde la calidad de los datos y la gestión maestra de los datos hasta la integración de datos, liberando al personal técnico cualificado para que se centre en un mayor valor.

A través de 2022, las tareas manuales de gestión de datos se reducirán en un 45 % mediante la adición de aprendizaje automático y gestión automatizada del nivel de servicio.

Análisis ampliado: Análisis ampliado – otra tendencia tecnológica superior identificada por Gartner – ya está aquí. La analítica aumentada utiliza la inteligencia artificial, el aprendizaje automático y el procesamiento natural del lenguaje (NLP) para no sólo encontrar las ideas más importantes automáticamente, sino para democratizar el acceso a la analítica avanzada para que todos, no sólo los científicos de datos, puedan hacer preguntas sobre sus datos y obtener respuestas de una manera natural y conversacional.

Sabemos que la información se deriva de los datos. Y si la información es poder, entonces administrar y capitalizar eficazmente sus datos podría muy bien ser el súper poder de su empresa. Como tal, las responsabilidades de gestión de datos y el papel de los analistas de bases de datos (ADB) están evolucionando para convertirse en agentes de cambio – en impulsar la adopción en la nube, aprovechar nuevas tendencias y tecnologías, y ofrecer valor estratégico al negocio.